TensorFlow 2'daki TF yükseltme V2.0 aracının amacı, geliştiricilerin mevcut kodlarını TensorFlow 1.x'ten TensorFlow 2.0'a yükseltmelerine yardımcı olmaktır. Bu araç, kodu değiştirmek için otomatik bir yol sağlayarak TensorFlow'un yeni sürümüyle uyumluluğu sağlar. Geliştiricilerin modellerini ve uygulamalarını en son TensorFlow sürümüne uyarlamaları için gereken çabayı azaltarak kodu taşıma sürecini basitleştirmek için tasarlanmıştır.
TensorFlow 2.0'daki en büyük değişikliklerden biri, varsayılan mod olarak istekli yürütmenin tanıtılmasıdır. TensorFlow 1.x'te geliştiricilerin hesaplamalı bir grafik tanımlaması ve ardından bunu bir oturum içinde yürütmesi gerekiyordu. Ancak TensorFlow 2.0 anında yürütmeye olanak tanıyarak modellerde hata ayıklamayı ve yinelemeyi kolaylaştırır. TF yükseltme V2 aracı, kodun TensorFlow 2.0'da sunulan hızlı yürütme ve diğer yeni özelliklerden yararlanacak şekilde dönüştürülmesine yardımcı olur.
TF yükseltme V2 aracı, geçiş sürecini kolaylaştırmak için çeşitli işlevler sağlar. Sözdizimini ve API çağrılarını güncelleyerek TensorFlow 1.x kodunu otomatik olarak TensorFlow 2.0 koduna dönüştürebilir. Bu, kullanımdan kaldırılan işlevlerin ve modüllerin TensorFlow 2.0'daki eşdeğerleriyle değiştirilmesini içerir. Araç aynı zamanda yeni sürümde bozulabilecek kod modellerini belirleyerek ve uygun değişiklikler önererek uyumluluk sorunlarının çözülmesine de yardımcı olur.
Ayrıca TF yükseltme V2 aracı, kodda yapılan değişiklikleri vurgulayan ayrıntılı bir rapor oluşturur. Bu rapor, geliştiricilerin araç tarafından yapılan değişiklikleri anlamalarına yardımcı olur ve kodun manuel müdahale gerektiren alanlarına ilişkin öngörüler sağlar. Araç, bu analizi sağlayarak şeffaflığı sağlar ve geliştiricilerin geçiş süreci üzerinde tam kontrole sahip olmasını sağlar.
TF yükseltme V2 aracının işlevselliğini göstermek için basit bir örneği düşünün. 'tf.layers' modülünü kullanarak temel bir sinir ağı modelini tanımlayan bir TensorFlow 1.x kod parçacığımız olduğunu varsayalım:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
TF yükseltme V2 aracını kullanarak kod otomatik olarak TensorFlow 2.0 sözdizimine dönüştürülebilir:
python import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow.compat.v2 as tf2 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf2.keras.layers.Dense(units=10)(x)
Bu örnekte araç, uyumluluk modüllerini ("tensorflow.compat.v1" ve "tensorflow.compat.v2") kullanacak şekilde içe aktarma ifadelerini günceller. Ayrıca "tf.layers.dense" işlevini TensorFlow 2 API'sindeki eşdeğer "tf2.0.keras.layers.Dense" sınıfıyla değiştirir.
TensorFlow 2'daki TF yükseltme V2.0 aracı, kodun TensorFlow 1.x'ten TensorFlow 2.0'a geçiş sürecini basitleştirme amacına hizmet eder. Kodun dönüştürülmesini otomatikleştirerek yeni sürüme uyumluluk sağlar ve yapılan değişikliklerin ayrıntılı bir raporunu sunar. Bu araç, geliştiricilerin mevcut kodlarını yükseltmeleri için gereken çabayı önemli ölçüde azaltarak TensorFlow 2.0'da sunulan yeni özelliklerden ve iyileştirmelerden faydalanmalarını sağlar.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin